Python学习笔记（五）：图像可视化

声明

本文为北风网（网址：www.ibeifeng.com）的网课笔记，代码主要来自北风网的网课，讲师为朱彤老师。
笔记对原代码做出了一定的修改，注释，添加，删减。

例一：基本图形绘制

import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20) x = range(len(y)) plt.figure(figsize=(7,4)) plt.plot(y.cumsum(),'b',lw=1.5) plt.plot(y.cumsum(),'ro') #在数据上加红色的圆点 plt.grid(True) #加网格 #plt.axis('tight') #将坐标轴的范围调试成合适大小 plt.xlim(-1,20) #x轴范围 plt.ylim(np.min(y.cumsum())-1,np.max(y.cumsum())+1) #y轴范围 plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A Simplot plot')

Output:

例二：坐标轴操作

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(2000) y=np.random.standard_normal((20,2)).cumsum(axis=0) #按列求和 plt.figure(figsize=(7,4)) plt.plot(y[:,0],lw=1.5,label='1st') plt.plot(y[:,1],lw=1.5,label='2nd') # plt.plot(y,lw=1.5) plt.plot(y,'ro') plt.grid(True) plt.legend(loc=0) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A Simple Plot')

Output:

y[:,0]=y[:,0]*100 plt.figure(figsize=(7,4)) plt.plot(y.cumsum(),'b',lw=1.5) #plt.plot(y[:,0],lw=1.5,label='1st') #plt.plot(y[:,1],lw=1.5,label='2nd') plt.plot(y.cumsum(),'ro') plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A Simplot plot') 123456789101112

Output:

#添加次坐标轴 fig,ax1=plt.subplots() plt.plot(y[:,0],'b',lw=1.5,label='1st') plt.plot(y[:,0],'ro') plt.grid(True) plt.legend(loc=0) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value 1st') plt.title('A Simplot plot') ax2=ax1.twinx() plt.plot(y[:,1],'g',lw=1.5,label='2nd') plt.plot(y[:,1],'ro') plt.legend(loc=0) plt.ylabel('value 2nd')

相关知识

3. 用Python进行图像处理 — Python 3 教程 文档
基于Python的宠物市场数据分析与可视化
paddleocr学习笔记（四）评估、推理
基于 python的猫、狗、鼠、兔宠物识别系统
使用python实现图像对比度增强
0050期基于深度学习的大型猫科动物的识别
《python深度学习》笔记
深度学习卷积神经图像分类实现鸟类识别含训练代码和鸟类数据集(支持repVGG，googlenet, resnet, inception, mobilenet)
【毕业设计】基于深度学习的水族馆生物识别 人工智能 深度学习 目标检测 Python
Python实现对12500张猫狗图像的精准分类

网址: Python学习笔记（五）：图像可视化 https://www.mcbbbk.com/newsview811094.html